GMDH两水平算法的证券组合投资预期收益模型

以自组织理论两水平算法为基础，采用组合投资方法，在证券投资ＧＭＤＨ两水平算法预测模型的基础上，建立了ＧＭＤＨ两水平算法的证券组合投资预期收益模型     

基于当前价格的风险收益证券组合投资策略

基于当前价格和风险收益的证券组合策略不仅考虑基于当前价格的风险，而且考虑风险与收益的关系。这一策略通过使风险收益尽可能大来解出证券组合比例，并证明所求的证券组合比例具有较好的性质，改善了传统的证券组合策略的效果。该策略还为判断当前价格是适合买入还是适合卖出提供理论基础。     

国际证券组合投资分析

从组合投资理论出发，分析了国际组合投资的发展状况及影响国际组合投资的正、反因素，将组合投资与市场理论、政府及个人行为结合起来，进行了分析。     

浅谈关于组合证券投资的风险与收益

本初步探讨有关组合证券的收益与风险，利用均值和方差来描述证券投资收益率。     

浅谈马科维茨证券投资组合模型

本文简单的探讨了证券投资组合理论及发展并以马科维茨的证券投资组合理论——均值-方差模型为主进一步探讨了现代证券组合理论的应用，如，组合证券的风险、收益的计算、组合证券的选择等。在此基础上提出了马科维茨投资理论在实际操作中的局限性。     

证券组合投资模型研究

证券投资是一种高风险的投资行为。文章综合考虑证券投资的收益、风险,建立了目标规划的组合证券投资决策模型。该模型运算简便实用性强。     

最优证券组合投资模型

在Markowitz组合理论基础上,提出一种“投资偏好曲线”,并以此作为工具,设计了一种确定特定投资者最优证券组合的方法,有效弥补了证券组合的不足。     

证券投资组合的模糊Ｍ—Ｖ模型

假设证券的收益率为模糊随机变量，在考虑不存在无风险收益证券，且允许卖空时，提出了证券投资组合的模糊Ｍ—Ｖ模型．进一步，在α水平下，给出了模糊Ｍ—Ｖ模型的一个解析解，并且讨论了证券组合的有效边缘随机水平α改变时的变化情况，Ｍａｒｋｏｗｉｔｚ的Ｍ—ｖ模型为本模型的特殊情况。     

基于模糊数的证券投资组合最优化模型

利用模糊数处理不确定性信息,建立了以总风险最小为目标函数的证券投资组合优化模型.在给定的截集下,借助模糊数大小的概率比较,将模糊优化模型转化为不等式约束下的线性规划模型.利用Matlab编程解得了其最优投资方案,并阐述了该方法的可行性.     

一类证券投资组合问题的风险与收益分析

本文利用概率统计的原理对一类证券投资组合所能减轻的风险作了讨论,并得到了风险最小的投资组合。     

GMDH算法的终止法则研究

为了从理论上说明GMDH(Group Method of Data Handing)最优复杂度模型如何在推广能力与拟合精度之间达到平衡,用插值方法讨论了GMDH外准则值取得全局最小值时,对应的模型复杂度的位置.分析了模型在一定噪声水平下,已知训练集上的拟合能力与具有同一规律性的新数据上的推广能力关系,结果显示,GMDH最优模型的结构偏差与噪声影响的比值落在1的一个小领域内,其大小随噪声方差和外准则的变化而变化.说明,GMDH最优模型如何在拟合精度与推广能力之间达到平衡.     

基于GMDH方法的粮食总产量预测模型和分析

利用GMDH方法对1978-1995年全国粮食总产量的相关数据,建立了一个简单的可解释的模型,并对1996-2000年5年的产量做了预测,取得满意的结果,具有很好的推广价值.     

一种确定最优组合投资权重的新方法

采用了单位收益最小风险的非线性目标函数，精确地确定了最优组合投资的权重。在理论和实际上都有较明显的直观意义。     

一类限量分配模型下的组合计数问题

讨论将n份礼品分配到k个礼盒这类限量分配模型在五种情形下的礼品的分配方式数的组合计数问题,给出礼品的分配方式数的显表示或隐表示形式。     

多指标预测模型的纠偏组合预测模型

在各个多指标模型具有系统偏差和尺度偏差的情况下,在正态分布前提下给出了多指标待预测向量的贝叶斯极大似然估计.该估计纠正了系统偏差和尺度偏差,且为一种多个多指标预测模型的组合预测模型.     

房地产的价格模型及其投资的最优时机选择

建立了一个随机条件下房地产价格的离散化模型,对以盈利为目的的房地产买卖投资时机决策问题进行建模研究,给出最优买入卖出的停时分析及相应的最优报酬函数.     

组合投资有效边界的若干性质和模型

证明了组合投资中有效边界的几个性质,并建立了一个计算最优证券组合投资比重向量的数学模型。     

自然数幂和问题的一个组合模型

自然数幂和问题具有悠久的历史，受华蘅芳方法的启发，将华氏数的定义只变一个符号，应用组合模型，推导出一个新的幂和公式：∑mt=1 r^n=∑mk=1 hk^n(m 1 k 1).它在同类公式中简单优美，且具有深刻的组合意义．列出了与华氏数hk^n有关的主要结果，并对几个关键公式给出了数学证明．     

边坡位移时序预测的组合模型研究

将边坡变形预测看作一个特殊的凸二次规划问题,以加权一阶局域法（AOLMM）、Lyapunov指数预报法以及神经网络预测方法（ANN）为基础,建立了边坡变形预测的组合模型,应用动态规划方法求解组合预测模型的最优解,以达到有效利用各种预测方法提供的信息和提高模型预测精度的效果．通过工程实例研究表明,该组合预测模型较单一预测模型精度有较大提高,表明组合预测模型的可行性及有效性．